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福建省县域集体林权制度改革、林业产业结构对林业总产值影响

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福建省县域集体林权制度改革、林业产业结构对林业总产值影响

作者：张潇捷西北农林科技大学

学位级别：硕士

芒硝外敷联合肌内效贴贴扎对全膝关节置换术后早期康复的疗效观察

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芒硝外敷联合肌内效贴贴扎对全膝关节置换术后早期康复的疗效观察

作者：邵威捷浙江中医药大学

学位级别：硕士

自监督框架下的盲点可视化DAS VSP数据噪声压制

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自监督框架下的盲点可视化DAS VSP数据噪声压制

作者：周诗捷吉林大学

学位级别：硕士

能源是发展的动力,是稳定的保障,是国家的命脉。面对日益紧张的能源形势,国内浅层油气资源已经勘探殆尽,难以满足日益增长的需求,而深层油气资源却蕴藏着无限的机遇和财富,是国际能源竞争的杀手锏,需要我们锚定全力,聚力攻坚。地震勘探... 详细信息

能源是发展的动力,是稳定的保障,是国家的命脉。面对日益紧张的能源形势,国内浅层油气资源已经勘探殆尽,难以满足日益增长的需求,而深层油气资源却蕴藏着无限的机遇和财富,是国际能源竞争的杀手锏,需要我们锚定全力,聚力攻坚。地震勘探技术是油气勘探开发的利器,在旺盛的市场需求催化下,分布式光纤声传感(Distributed optical-fiber acoustic sensing,DAS)勘探技术应运而生。然而,由于国内DAS技术起步较晚,相关数据采集仪器的精度不够高,光纤架设的技术不成熟,导致采集后的数据往往被噪声污染从而影响数据质量,DAS数据的噪声压制问题急待解决。随着深度学习在工程领域的蓬勃发展,通过深度学习中的卷积神经网络对DAS数据进行去噪成为了广大科研工作者众相竞逐的科研制高点。当下更多的是基于监督式学习的去噪网络,然而在真实的野外场景中获取纯净的标签数据是十分困难的,且合成数据与野外真实数据在信号调节和噪声分布方面存在差异,往往会导致网络在处理真实地震数据时去噪效果不佳。为了解决“带标签数据匮乏”及“实际场景下去噪效果受限”的痛点,本文采用自监督学习的方式构建了“基于DAS VSP数据的盲点去噪网络”及“基于DAS VSP数据的盲点可视化噪声压制网络”,以期实现实际场景下更加优越的降噪效果。首先,在“基于自监督学习的DAS VSP数据盲点去噪网络(BSN)中”,从Noise2Noise这一自监督学习基础网络入手结合了盲点假设及盲点映射原理给出了盲点网络的基本框架,在此基础上结合DAS VSP数据的特征设计了基于DAS VSP数据的盲点去噪网络,突出了三大创新优势:1、提出了一种基于DAS VSP数据的自监督学习盲点去噪网络,可以直接使用真实数据作为训练集进行训练任务,一定程度上解决了“带标签数据匮乏”的痛点。2、将盲点假设应用到盲点网络去噪算法的构建,为算法的实现提供了理论支撑。3、引入盲点损失,将盲点网络处理后输出的去噪数据与目标进行拟合并将损失迭代回网络优化训练过程,提升网络的降噪效率和噪声压制性能。实际实验结果证明了盲点网络在抑制随机噪声和提高DAS VSP数据质量方面可以接近监督式学习的去噪效果,侧面印证了盲点网络处理实际数据的良好表现。此外,在“基于自监督学习的盲点可视化DAS VSP数据噪声压制网络(BSV)”中,针对BSN在盲点覆盖区域有效信息缺失的问题,设计了一个双分支网络,一个分支对覆盖盲点的真实数据进行去噪后通过本文设计的盲点映射器进行盲点信息恢复。另一分支不对数据覆盖盲点直接进行去噪后输出降噪数据并与盲点信息恢复后的数据进行拟合计算损失迭代回网络指导训练。这项“改进型”的盲点网络有着以下两点创新:1、提出了一个盲点改进型双分支去噪网络,使用监督式学习的思想构建自监督学习噪声压制网络,一定程度上弥补了盲点网络中盲点信息无法有效利用的问题,提高了盲点网络的噪声压制性能。2、构建盲点损失,将盲点信息恢复后的数据与未经盲点覆盖直接进行去噪后的数据进行拟合并指导后续去噪任务,有利于提升盲点网络的噪声压制性能。实际实验结果证明了BSV压制随机噪声的效果和提高DAS VSP数据质量方面优于监督式学习方法和BSN,充分印证了BSV的性能优势。

关键词：地震数据去噪分布式光纤声传感(DAS) 自监督学习盲点网络(BSN) 盲点可视化网络(BSV)

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海口市民办初中教师流失的影响因素的研究

海口市民办初中教师流失的影响因素的研究

作者：郭哲捷海南师范大学

学位级别：硕士

中国式现代化理论融入高校思政课教学的三重维度

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学校党建与思想教育 2024年第7期 72-75页

作者：李楠杜克捷武汉大学马克思主义学院湖北武汉430072

中国式现代化理论融入高校思想政治理论课教学,是推动习近平新时代中国特色社会主义思想“三进”的必然要求,是高校思想政治理论课加快实现内涵式和高质量发展的重要依托,也是引导大学生投身社会主义现代化强国建设的现实需要。推进中... 详细信息

中国式现代化理论融入高校思想政治理论课教学,是推动习近平新时代中国特色社会主义思想“三进”的必然要求,是高校思想政治理论课加快实现内涵式和高质量发展的重要依托,也是引导大学生投身社会主义现代化强国建设的现实需要。推进中国式现代化理论融入高校思想政治理论课教学,要按照系统性、学理性、有效性的原则,将中国式现代化理论融入高校思想政治理论课教材体系、教学改革创新和铸魂育人全过程,不断创新中国式现代化理论融入高校思政课教学的路径。

关键词：中国式现代化理论高校思政课 “三进”

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中国新一代青年导演的历史角色与自由命题:魏书钧导演作品论

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电影评介 2024年第3期 43-47页

作者：韦思捷陕西师范大学文学院

出生于1991年的魏书钧,是当下中国新一代青年导演群体中稍显特殊的一位。他14岁主演影片《戈壁母亲》(沈好放,2007),以演员身份进入影视圈,后又就读于中国传媒大学录音专业。毕业后,幕前幕后的多重身份令魏书钧具备了对电影创作的独特... 详细信息

出生于1991年的魏书钧,是当下中国新一代青年导演群体中稍显特殊的一位。他14岁主演影片《戈壁母亲》(沈好放,2007),以演员身份进入影视圈,后又就读于中国传媒大学录音专业。毕业后,幕前幕后的多重身份令魏书钧具备了对电影创作的独特见解和掌控能力,他的个人风格也在逐渐成熟的创作中得以确立。

关键词：中国传媒大学历史角色电影创作多重身份个人风格掌控能力魏书录音专业

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旬邑县晚熟苹果新品种采收期及贮藏期品质特性评价研究

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旬邑县晚熟苹果新品种采收期及贮藏期品质特性评价研究

作者：何旭捷西北农林科技大学

学位级别：硕士

考虑侧壁摩擦的埋置结构扰动沉降计算方法研究

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应用基础与工程科学学报 2024年第5期32卷 1463-1473页

作者：曹洋丁笑寒陶静李国政姚凯捷福州大学土木工程学院

大体积地下埋置结构除承受下部地基支撑外，侧壁与土体的大面积接触将产生显著的摩擦效应，由此导致的结构附加变位有待重点关注.以外部施工扰动引起的地层及其内部既有结构物沉降为研究目标，在考虑埋置结构伴随下部地层出现下沉的基... 详细信息

大体积地下埋置结构除承受下部地基支撑外，侧壁与土体的大面积接触将产生显著的摩擦效应，由此导致的结构附加变位有待重点关注.以外部施工扰动引起的地层及其内部既有结构物沉降为研究目标，在考虑埋置结构伴随下部地层出现下沉的基础上，观察侧壁摩擦对结构沉降的影响，从而得到更为精确的大体积结构物竖向扰动变位计算结果.借助盾构隧道下穿地下行车通道开挖这一典型工程案例，首先基于Pasternak地基模型并结合两阶段分析方法，建立通道结构在开挖扰动作用下的力学平衡方程，进而在结构侧壁与土体间引入Clough-Duncan双曲线模型，进一步建立在结构-地层竖向摩擦作用下的荷载平衡公式，描述摩擦力对行车通道沉降的附加效果，并利用有限差分方法对方程进行循环迭代求解，最后通过实际工程案例验证该计算方法的适用性.结果表明，盾构隧道下穿开挖扰动带来埋置结构与两侧地层不同程度的沉降变形，由此形成的行车通道与侧面土体沉降差在结构侧壁产生显著的剪切应力，通道侧壁与土体较大的接触面积使地层沉降带动结构物继续下沉，软弱土地层中摩擦力对应的计算结果增量高达30%以上.因此，对于大体积地下埋置结构而言，由侧壁摩擦导致的结构竖向附加变位不可忽略.

关键词：埋置结构扰动变位侧壁摩擦 Clough-Duncan双曲线模型盾构下穿计算方法

基于改进Transformer的三维点云补全方法研究

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基于改进Transformer的三维点云补全方法研究

作者：李德捷北京化工大学

学位级别：硕士

由于传感器的分辨率限制、视线遮挡或环境因素,采集到的三维点云数据不完整,存在空缺区域等。如何从不完整、稀疏的点云数据中恢复出完整的三维物体或场景是三维点云补全的主要目标,它在自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域有着广泛... 详细信息

由于传感器的分辨率限制、视线遮挡或环境因素,采集到的三维点云数据不完整,存在空缺区域等。如何从不完整、稀疏的点云数据中恢复出完整的三维物体或场景是三维点云补全的主要目标,它在自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域有着广泛的应用。目前,大多数点云补全的研究采用深度学习方法,然而,现有的方法在重建完整点云时往往忽略了物体的细节特征,并且有着计算量过大等问题。针对上述问题,本文研究了基于改进Transformer模型的点云补全算法。主要工作有:1、提出了一种基于PoinLin-Net深度学习神经网络的点云补全模型。该模型先通过Connect-DGCNN提取输入不完全点云的特征,并将点云转换为一定数量的点代理输入Linformer编码器。对当前点代理进行编码后,利用Linformer解码器来产生点云的中心点和预测缺失区域的点代理。然后,根据FoldingNet把点代表转换为相应的局部点云。通过从粗略到精细的方法,最终重建出完整的点云。基于Chamfer Distance指标的验证实验及与其他先进方法对比实验结果表明,该模型不仅显著提升了三维形状物体的补全精度,还有效降低了模型的参数量和计算量,加快了模型的平均推理时间。2、改进了一种基于SnowFlakeNet深度学习神经网络的点云补全模型。该模型先运用K最近邻下采样、卷积操作、点转换器,整合形状上下文信息,生成包含全局和局部信息的形状特征。然后,引入新的种子生成模块从形状特征中提取局部信息,结合原始形状特征,再与原始点云合并获得粗糙点云。最后,通过关系型反卷积和Link-RelationTransformer模块细化点云局部结构,生成缺失点云,实现点云补全。在PCN和ShapeNet-55数据集上的实验表明,改进方法的平均Chamfer Distance指标比原方法降低了1%和21%。在Projected-ShapeNet-55数据集上的F1指标比原方法提高了5.53%,在Projected-ShapeNet-34数据集的可见类别和不可见类别中也取得了最佳的结果。

关键词：点云补全深度学习 PoinLin-Net SnowFlakeNet Transformer模型